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2014年7月13日，由北京大学信息化与信息管理研究中心、北京大学CIO班教务办公室和中国新一代IT产业推进联盟主办，北达软协办，CIO时代网承办的“第三届中国大数据应用论坛”在北京大学隆重举行，来自业界的相关专家学者、CIO、媒体朋友等150多人参与了此次的大数据盛会。
北京大学新媒体营销研究中心执行主任、百分点创始人苏萌先生为大家分享了《大数据时代的智慧商业》的主题报告。在报告中，苏萌先生首先与大家分享了企业的大数据之痛，包括：企业的数据指标之痛、企业的数据扩展之痛、企业的数据技术之痛。接着，苏萌先生谈到了现代大数据营销的四大趋势：实时性、自动化、全渠道、数据融通，进而也提到了大数据营销目前面临三大挑战。在最后苏萌先生与大家分先了百分点如何助力解决企业的大数据之痛，深入浅出的演讲，给了现场嘉宾更多新的启示与感悟。以下为演讲实录：
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北京大学新媒体营销研究中心执行主任、百分点创始人 苏萌
大家早上好，今天我以研究者的身份把一些在大数据应用，大数据技术领域的一些思考说一下，后一半以一个大数据践行者这的身份让大家了解一下，我们做什么，有一些企业怎么做的。
大家知道在今年的上半年美国有三家公司从事大数据企业，一家公司今年3月份拿到英特尔资本7.4亿美元投资，总融资9亿美元，这家公司做开源hadoop,被投资者追捧。第二家是从雅虎出来的一些科学家做的一家公司，hadoop是完全他们团队开发的，他们今年拿到1亿美元融资。第三家公司一周前刚刚宣布，这家公司是Google风险投资投了8千万美元，另外3千万美元是债券融资。在美国风险投资大量资本开始涌入到大数据的基础建设，大数据管理和大数据应用这三方面。第一家公司客户刚到500家付费客户，从目前状况来讲，投资者看到的是大数据领域未来的迅速扩张性。
前几天我们知道李彦宏在公开场合百度技术大会讲到，他认为2014到未来几年，他认为一个非常巨大市场是企业级大数据软件市场。我们看到只有资本市场迅速一轮泡沫进来之后会有一些企业在这个领域跳出来，成为优秀的技术型的企业。首先大数据领域有哪些机遇和挑战，未来什么趋势。我从一个研究员角度，之前在北大做了7年全职教授，离开了，现在在大数据技术企业。后一半分享一下我们看到一个案例，很多人知道大数据概念讲很多，很多人认识到大数据价值，但是真正开始践行大数据，或者做大数据，无论是基础搭建还是大数据应用，实际案例比较少，所以给大家分享哪些事情我们在做的。
先讲企业遇到一些大数据之痛，分三方向，首先在企业数据指标之痛，四块。流量，很多企业买很多流量进来，很多是垃圾的或者和企业不匹配的。比如母婴产品企业，买了很多在很多游戏网站来投放广告，或者在户外运动论坛投放广告，一揽子流量和母婴产品匹配程度低。我们遇到一个问题，怎么样通过大数据监控这些流量以及分析出来流量价值。
第二个问题，用户来到之后很快跳走，在美国一家研究公司，在几年前做一个研究，当一个用户到一个网站连续三个点击内找不到他感兴趣的商品，我花很多钱流量引到网上来没有留下来没有转化跳走了这个钱白花，我们希望用数据分析出来，什么样用户容易跳走。
第三是大量的长尾商品无法展示，我们登录淘宝首页展示十几件商品，尽管有很多屏，很大量的产品没有机会展示给这些喜欢产品的人，这些消费者，这个时候我们需要用到数据，个性化是我们重要的方向。这是亚马逊刚刚成立时候，CEO说未来有100万亚马逊用户，我建100万亚马逊网站，每个人看到不同亚马逊，个性化网站雏形这个概念已经出来了。淘宝很多卖家靠一两款吸引消费者，但是真正让商家带来很高利润率不是爆款，比如IPHONE手机，真正长尾商品带来利润。比如某款蓝牙耳机，某款音箱，但消费者找不到。我一会讲怎么样搭建一个用户管理大数据平台和商品管理平台。最后是消费者买一次不买了。我们从什么渠道把他拿回来。
第二个痛点在企业数据扩展之痛，首先企业本身用户量有限，之前走访一些企业，很大集团企业。他们每年销售额大概几百亿，之前只有POS机，每个用户买商品在商场，之后联络不到用户。我说这些数据是死数据，阿里前几天听到CEO的讲座，把阿里优势，阿里集团大数据凝结成一个词，阿里所有数据是活的数据，相比线下的集团很好的竞争优势，我们说把数据装大一个盒子里放地下室，我们用的时候不知道哪个箱子装什么东西，这个时候需要建很多数据，把数据变成活的数据，你做到一个用户进入王府井百货，我识别这个用户是谁。马上通过跟用户的关联，手机号邮箱等等推送一些信息。你给我一个商品，比如王府井新出一个商品，乐视电视等等，马上找到哪些消费者会对这个商品感兴趣。一款高端运动跑鞋哪些用户能找到，这是我们自身的数据或者不理想，没有选择，或者说我们有很大的局限性。
我们自身数据类型有限，刚刚看到有一些数据抓取产品开始出来，很多企业需要数据抓取。举例，去年给北大EMB的学生讲信息战略课程用一个例子，班里两个学生做安防系统的生产制造，我想我家小区，去年连续三次被盗，被盗之后小区住很多北大清华老师，我们微信群在自己网站里发布一些观点，说这个小区安防太差，骂物业管理公司之外，我们在微博上对自己家里安全表示非常大的关切。如果说这个时候很简单一套抓取系统，实时抓取这个小区，知道哪个小区被盗了。如果对于安防这个企业来说，在接下来三天到五天内，在我们小区门口卖安防设备，比如家里一些门窗监控设备，或者说我进了房间，马上输密码，不输密码报警器响，抓住这个商机去营销，马上小区至少1/3人会买，可惜没有抓到，他们找线索，但是这样的实时案例找不到。说明第一没有技术，没有实时从新浪微博或者我们社区论坛抓取这些关键词的技术，第二你不知道该怎么用这样的数据。而我当时举例子，正好过几天，我们看小区过一周之后再也没有一个人讨论这个问题。一周后把安防拿过来，大家对这个事情淡忘了。大数据时代实时数据，实时抓取，实时对数据进行营销非常关键。第三用户自身偏好有限，每个企业一个消费者是多面体，每个企业抓到用户一个侧面，怎么样用一个拼图游戏把对消费者全面的拼出来，这是另外一个我们需要思考的问题。
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[page] 第三是企业技术之痛，我们开发数据应用需要技术，数据处理数据挖掘建模都需要技术，包括底层技术平台搭建。我们看到企业有这么多痛点，我们说大数据有两个角度，我们认为对于未来应用非常关键，第一就是什么样的技术和什么产品什么应用能够让企业赚更多钱，那就是开源，首先就是最重要的核心是营销角度。我们看到大数据营销第一位。
第二点什么样技术方法和手段和产品能够让企业更省钱，我们从运营角度，精细化运营角度让大数据帮助我们，广告投放能否更准确精准定位哪些渠道哪些用户该开放，去年花1千万，今年500万得到效果。我今天主要讲这两个方向。
从大数据营销我们看到有四大趋势，首先实时性，实时抓取用户在这一刻实时需求、场景以及路径分析，一个用户进入到京东商城网站，和另外一个用户直接点开平板电视，这两个途径不一样，路径分析告诉不一样。第一个用户找促销，第二个用户是非常想买商品，这个时候我们给用户推荐和展示商品不一样。聚焦型的和发散型用户行为我们要实时抓取和把握出来偏好。第二自动化，未来的系统一定是智能的，刚才李院士讲到智能汽车智能驾驶，其实更大商业层面是智能营销，触发式营销。我们可以设置规则，让营销更自动化。第三是全渠道，我们之前和用户接触点无外是邮箱，我们的呼叫中心，PC、移动的官网或者微信，将来一定是打通用户在不同的渠道不同ID,包括我们说PC端的匹配，移动设备号匹配。第四点是数据融通，我们说数据的融通包括三方面，首先是第一方企业内部数据融通，我们企业内部有自己的ERP系统，呼叫中心，财务系统，以及官网，这个数据目前来看绝大多数企业孤立的，形成一个数据孤岛，怎么样在企业内部把数据联通起来，这是我们想的第一个问题。
第二个问题我们企业内部不够，如果我们画一个图，企业内部数据只是很小部分，更多是企业外部数据。哪些外部数据，第一竞争对手数据，我们什么方法获取对我们有价值不在我们企业内的数据。想到第一是第二方数据，我们和广告代理，很多企业我们有广告方，广告代理数据我们希望拿到。我们企业花钱了，我们进行了广告投放，但是数据没有回馈自己的数据中。和企业没有关联的第三方数据，举一个例子，比如在某个沃尔马和宝洁公司做很多数据合作，数据共享。前段时间有一个数据联盟，在不同行业间找领袖型企业进行数据交换。这个涉及到很多数据数据使用权法律问题，目前界定比较少，很多人士政府官员和企业家以及律师开始制订这个法律。
大数据营销三大挑战，首先是行为归因，这是我做的比较多研究。我们看到很多数据，很多在百度投放广告，新浪投放广告，甚至竞价渠道投放广告。但是大家不知道，一个购买是由百度投放广告直接带来，还是新浪投放广告直接带来的。可以通过不同的广告投放渠道以及抓到人们行为分析。我最后一次购买前他看什么广告，是搜索还是点某品牌广告来的产生购买或者产生改易，我就把这个因素归到最近一次，所以大数据能够让我们知道不同来源数据怎么样规划。这样我们怎么样更优化我们的广告预算。
第二就是数据价值评估，包括外部数据价值评估，美国一家公司做的数据交换，在今年年初被oracle收购了，还有企业，美国政府反恐行为用大数据，一家企业估值90亿美元，给美国反恐做大数据。数据供应方合作。他们通过人们在外部数据来进行行为的预测，同时买一些爆炸性东西，很多细节东西联起来，知道可能进行恐怖袭击嫌疑。这个数据是敏感数据，更多是非敏感数据，纯商业数据，我们不需要知道这个人PII信息，什么是PII信息，现实中把人找出来，包括姓名，手机号，但是在美国很多，广告投放企业不需要线上找出来，知道你是谁，只要知道他是匿名用户有一个代码就够了。Google在很多广告投放不知道，所有东西后台做。他不知道你是谁，但知道你是唯一用户，你喜欢蓝色的耐克运动鞋，他喜欢雅诗蓝黛的眼霜就够了。
第三个是大小数据融合，什么是大数据什么是小数据，我们在互联网的大量点击流的行为，如果把它叫大数据，小数据是我们做的市场研究数据，抽样数据，抽样数据可以了解消费者态度等等，目前来说我们之前，像宝洁公司为代表我们做很多小数据，很多模型做，目前大数据和调研数据怎么样结合？我们目前我认为将会有一些非常有名公司，大家感兴趣是很好未来商业方向。
快数据和慢数据，前几天李彦宏提到慢数据，什么是慢数据？慢数据是说把海量数据沉淀下来，这个数据标志着一个人长期拥有的标签，比如你看到我的所有购买行为，这数据太大太乱了，在淘宝的点击行为，看什么单品买什么东西，这个数据不能马上用，但是李彦宏提到把这些数据沉淀出来，用户长期的标签，这个有更大价值。比如说发现我对于阿迪达斯有忠诚度，另外一个是李宁标签，你可以给我一个促销敏感度的标签，我对促销高度敏感，我收入低，另外一个没这么敏感，这个标签是长期的，不是短期的标签。第三个是行为数据和态度数据，这是我们需要用融合方法让数据能够产生更大价值。
接下来和大家分享百分点公司最早做推荐引擎公司，做了很多媒体企业，包括和讯网大媒体，您看到这个商品实时计算出来这刻对什么感兴趣，提高用户转化率，在某个网站，看这篇文章，实时挖掘出来历史帖子你感兴趣，实时展示给你，让用户有更好体验，和更好的获取信息方法。
我们提供的方案最多是线上零售，目前在王府井百货，TCL企业大数据云平台搭建。
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我给大家分享，我们遇到的企业家管理者特别需要的，他要做更精的营销，需要知道企业画像，有的企业要微观的画像。潜在客户有一个漏斗行为，不是访问我网站就成为我的客户，要进入好多层，要点单品，每层很大量客户流失。收到一个商品有一个个性化二维吗，扫了之后和之前行为进行关联，在互联网系统里。大数据洞察系统，我们做很多对于消费者层面进行数据分析。这是我们做最久的推荐系统，给消费者推荐不同商品和信息。分析这个用户这一刻干嘛，规则引擎来配置出来允许企业配置，每10件商品贴两件，个性化也是企业库存比较多的商品。还有展示引擎等等。自动化营销系统，通过在线，短信营销等等让营销完全自动化，不需要手工推出信息。搭建规则，自动化营销。洞察系统，除了用户画像还有分析，趋势分析等等，
大数据管理过两块系统，一个用户管理系统，一个商品感觉系统。用户管理系统包括访客管理，就是潜在客户管理，还有会员系统管理和用户忠诚度管理。三种感觉里，包括品类规划，商品定价，销量预测等等，前段给很多淘宝卖家做商品销量模型，蛮受好评。淘宝商品周期寿命非常短，平均4个月。我在这一刻知道今年夏天哪些女鞋成为爆款，什么类型什么颜色，比如今天我要知道哪几款商品今天不好卖，开始进货后，卖了之后每天评估未来哪些商品好卖，好卖下单，不好就清理库存。
打通用户之后可以做用户偏好画像，百分点自己积累过程中，能为4.5亿用户画像，清楚勾勒一个用户的偏好，我们给出一个概率，还能给出来对什么喜欢，不喜欢。这是我们一些模型。
大数据技术很多，我只列出来我们做比较多的，几块做得比较专注。包括继续学习等等，实时响应的能力，我们每天近千台服务器处理大量海量数据，每天处理请求3亿次。实时推送出来消费者需要的信息。刚才讲大数据后，包括数据指标、数据扩展，我们整理出来海量标签帮助企业实现数据扩展。另外就是今年新闻发布会推出数据管家。
技术解决方案不详细讲了。我们的组件架构，有一些开源有一些自己开发。最后百分点大数据管理系统三层架构体系，最底是技术，然后管理应用。在过去一年，2013年百分点产生了销售金额超过50亿，全网定单4千万，年增长2012到2013年增长18.5倍，同时我们服务日活跃用户超过3千万。
最后说一下愿景，百分点从成立以来我们希望让数据的流动引领消费者，我们相信数据在保护隐私和安全下数据流动企业，为不同企业服务。我们希望开放我们技术，我们和王府井集团合作过程中，很多我们底层原代码开放出来，希望技术交给企业，企业自己能够经过我们这个东西开发出来更多的技术产品和数据产品，谢谢各位！